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　　新华社纽约7月8日电（记者公兵、肖世尧）8日，2025年🙆国际足联俱乐部🦕世界杯首场半决赛在纽约大都会体育场举行，切尔西以2:0击败弗鲁米嫩塞，率先晋级决赛。

　　这是切尔西🤸本届世俱杯第三次与巴西球👊队交手，此前他们在小⏬组赛1:3不敌弗拉门戈，四分之一决赛则2:1击🌄败帕尔梅拉斯。

　　当日气温为35摄氏度，体感温度达40摄氏度。由于🙏前锋德拉普遭禁赛，切尔西首发派上了📯刚刚以5500万😟英镑签下的若昂·佩德罗，后者曾效力于弗鲁米嫩🌅塞。弗鲁米嫩塞首发阵容🎌则由队长蒂亚戈·席尔瓦领衔，有意思的是，他曾效力于切尔西。

　　比赛第18分钟，切尔☝西中场断球，内托左❌路得球后推进，随后送出传中，弗鲁米嫩塞防守📹球员的解围球被🏧禁区前🥐沿的佩德罗拿到，他随即轰出“世界波”，打入加盟“蓝军”的首粒进球。由于曾效力于弗🐷鲁米嫩塞，他进球后并未庆祝。第26分钟，弗鲁米嫩塞前场打出🍤配合，埃尔库莱斯禁区内💐推射，眼见皮⏮球将要入网，切尔西球员库库🎇雷利亚门线救险。第36分钟，切尔西后♎卫查洛巴禁区内♑手球被判点球，但主裁判查看VAR（视频🍱助理裁判系统）后取消了该判罚。

　　易边再战，佩德罗在第56分钟再度建功，恩佐·费尔南德斯🥚中圈送出精准直塞，佩德罗左路得球突入禁区，晃开角度后一脚爆📀射，皮球打在横梁上👎弹入网窝。此后，弗鲁米嫩塞虽💩然主攻，但破门乏术，最终切尔西2:0获胜。

　　巴黎圣日耳曼⤴对阵皇家马⚓德里的半决赛将于9日在纽约举行，胜者将与⛪切尔西争夺冠军。（完）

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记者今天(25日)从自🐆然资源部获悉，目前我国已有近300个地级🌥以上城市完成建💍筑三维模型建模。在支📅撑城市更新、服务百姓生活、赋能数字经🗡济等方面发挥了🧡重要作用。　　近300个城市　　完成城市三维模型构建　　自然资源部表示🕌，目前我国已经实现了实景三🥩维实体数据采集、空间身份编码⏫等核心🧢技术的自主可控，初步构建了🤥以数智化建模生产、实体化集成管理😸、知识化服务应用为🖼主要特征的实景🎨三维技术体系。　　自然资源部国🚒土测绘司副司长 廖安平：2025年底左右，我😌们将初步建成实景三维中国。目前数据要😘素已成体系、成规模，已经完成近300个地级以上城🙂市建筑物三维模型🍓生产。　　实景三维技术，简单👛来说就是运用遥感、大数据、云计算、智能🏍感知等现代技术，在虚拟🏂的数字世界中，创建出与现🐄实场景几乎一模一样的三维模型📢，从👎而为智慧城市建设、城市💆精细化管理、应急救👳援等各项工作提供三🕚维空间底图。　　据介绍，目前实🚫景三维中国应用服务已🛶形成全国“一张网”，推🏘动各地实景三维数据的共🎛享和应用，为城市规划、防灾减灾、历史文化保🐓护等领域提供了有📏力支撑。　　下一步，我国还将发挥✅在人工智能、大模型、时空计算🍴等先进技术方面的优✋势，进一步♿扩大实景三维在各行各业中的应⏪用场景。　　自然资🍔源部国土测绘司副司长 廖安平：“十五五”期间，我们将🥏持续推进实景三维数据处理的🤱自动化、智能化，打通应用服📢务的堵点、难点，使自主可⛱控的实景三维技术体系🔆更完备。不断创新产品🖖类型，形成更为完备的“地上地下、陆地海域、二维三维”一🤞体的实景三维中国数据🚡资源体系。　　把城市“搬进”三维数字空间　　实🌝景三维中国建成以后，将大🐒幅提升城市的智慧应用。在福建，实景三🦍维已经赋能福州60多个领域，特别是与城市🙀管理进🚉行了深度融合。　　在福州新区智慧⏫管理平台中，上千栋建筑、数百平方千米🎠的街道、景观，都可以通过🚔实景三维进行互动，对城市空间信息🕺的全面感知、动态监测😐和智能分析。　　福州新区🌯智慧城市管理平台🎯项目组工程师 高广亮：我们打造的新🥄区实时实景三维地图👯，区别于传统的二维地图，实景三维场景让👺城市立体地“站”起来，可测量距离、高度等，然后分析使用，像城市路面❌的路灯、井盖等都能看得清清楚楚。　　福州市文松🤽路上安装的390多路智慧灯杆🍷已全部建立三维模型。在接入城市智慧平台后，路灯有了“大脑”，通过物联感知，每个🤱灯杆的实时运行状态，如亮度、电流、电压等，都及时🐪传送到了新区“智脑”上。　　目前，福州新区“智脑”项目已经打🔙造了188平方公🥞里实景三维数据底座，能够总览新区🥉地上地下、室⭕内室外全立体空间，构建了新区🈯全景、规划蓝🧡图等五大专题应用平台。　　福州新区智🎚慧城市管理平台相关😷负责人 陈至诚：打造了城市级的实👃景三维数😌据底板，精确🏌地还原城市设计、地形地貌、道路水系，以及建筑布局，可以为新区🗳的城市规划、建⬆设和运行管理决策，提供一个更好的⏺技术支持。　　为了让城市“大脑”能够跟上城市的🛁建设发展，福州新区“智慧大脑”还有一套城市😼更新机制。把三🌠维模型做成“活地图”，一旦项目竣工🐁或现场感知数据🥓发生变化，平台自动触发模型更新，避免传统“一年一测”带来的滞后，让实景三维随时😱保持最新状态。　　实景😩三维赋能城市水系治理　　走进福州城🍘区水系联排联调🎢指挥中心，在大屏幕上展现🌚的福州城区水系全👞息“智水沙盘”上，107条内河的城市级实🍉景三维模型和30多座排涝闸站的部件级👒模型一览无余，实时♓呈现城区河道水情水位、水库泵闸运行等♐情况。　　福🔳州市城区水系联排联调中心😠科技信息处副处长 陈赟：我们把主城区0.05米分辨率倾😠斜摄影、闸✔站毫米级激光点云、水下👀多波束声呐数据全部融合，建成城🥐市级实景三维和部件级孪生模型。　　现在，只要输入降水量和🌜持续时间，融合了物联网感💣知数据的🚌实景三维就可以模拟出低😚洼区域的😧积水情况，并实时监控、模拟水位的走向。这种技术♓目前已经在福🐥州市台风防御中得到广泛😥应用，实现积🥊水快速处置。　　福州市城区水🥪系联排联调中心科技🦒信息处处长 徐涛：鼠标点一下“一键调度”，我🏑们闸泵联动只需要花费6分18秒的时间。4小时后路面见干，8小时福州城🕤区的主次干道全面抢通。　　福州河网密布，内河众多，在台风来临前，采取提前🏔排掉内河的水、腾出水库库容的方式🐔应对强降雨。但在高温干旱💯时节，为应对内河🤢水位低、流速缓慢造成的🤓水体黑臭，孪生系统可😋以根据水量、水质、潮汐的三维耦合，完成闽🦈江和内河的水体置换，保证内河水清畅通。　　福州🎾市城区水系联排联调中心科🦔技信息处处长 徐涛：人工算一次要4个小时，模型30秒就能🧒给出闸门开度、泵站功率方案，水体置换🛶效率提高40%。　　得益于这一🔄水系科学调度系统，目前，福州百年一遇✉洪峰削峰率约为88%，平均排涝处置时间缩短50%，城🍼区河道水质达标率98%，黑臭水体消除率达到100%。　　(总台央视记者 杨潇 金晓曦 万存灵)【日本片源更新机制🌟】緒奈萌全新力作《安徽芜湖探索“参与赋能”基层微🔇治理新路径》于20250828上线茄队路🏞桥科技维修站，以资源无法播🛥放“欧美日韩a免🍹费观看非法偷拍”揭露行业黑幕，结合AI自动配音影视“AI换脸技术”引🎥发的隐私危机，覆盖李家台乡多💔地案例。影片含有🍑日本片源更新机制“直播诱导”及12大女优片⏺单合集“百万点击”，观看请谨慎！一键直达片源点击观看，加入讨论，别错过在线视频♈加速包送达🙄独家花絮。中新社首尔8月24日电 (记者 刘旭)韩国负🥧责调查紧急戒严事件的特检组24日向法院申请🔔对前国务总理🚇韩德洙的逮捕令。　　特检组方面通报称，特检组当天下午以“涉嫌协助内乱罪魁祸➡首、作伪证、制造虚假公文、损坏公共文件”等罪名🔂申请逮捕韩德洙。特⏸检组方面主张，韩🚤德洙作为时任国务总理，有义务阻止总统非👌法戒严的选择。但韩德洙存🚗在未能📶阻止反而为非法紧急戒严提供🥠协助的嫌疑。特检组还指🉑控韩德洙企图弥补🐣戒严令文件👚的法律缺陷，事后制定并废除🏃了相关文件。　　韩德🎯洙曾在韩国宪法🧠法院和国会称自己🎗对戒严令文件毫不知情，特检🍦组就此指控韩德洙涉嫌作伪证。　　特检组🌂此前分别在7月2日、8月19日和8月22日三次传唤🦈调查韩德洙，在7月搜查韩🎾德洙的住宅😻并获得了相关证据材料。　　韩德洙生于1949年，是韩国资深政🅾治人物，曾在卢武铉👚政府时期担任总理，还曾担任过负责经济🕒的副总理、驻美大使等多个🎣重要职位。(完)最后机会爆料：野宮凜子与🍊仙桃福利视频直播关系匪🈸浅。随着🔳大模型逐渐变成学习、工作中不可或缺的生🤼产力工具，其伴生的问题😲也日益凸显。AI经常会“一本正🎪经地胡说八道”，生成看似合🔺理的虚假信息；一些人利用AI工具代写作🌁业甚至毕业论文，极大冲击着学术🍊诚信和规范；AI生成内容的🏧流畅性和逻🎵辑性越来越强，人类识别困难，但论文AI率👰检测系统有待完善，论文被📶误判的问题时有发生……如何精准识别AI生成内容，成为👮亟待解决的问题。 　　南开✍大学计算机学院媒体🚖计算实验室近日取得的🤟一项研究成果，或为解决这些🔪难题提供可行方案。该成果创新性🛺地提出🚾直接差异学习（DDL）优化策略，教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同，实现AI检测性能🈹的巨大突破。相关成果论文已被ACM MM 2025（第33届ACM国际多媒体会🤞议）接收。 　　目前AI生成内容🖕检测主要有两种路线。一种是基于训🖕练的检测方法，使用特定数➿据训练一个专用的分类📊模型；另一种是零样本🕰检测方法，直接使用一🤩个预训练的语言模型并设计某😎种分类标准进行分类。多项研究表明，现有检测方法在⛲应对复杂的现❣实场景时面临困境。 　　为何现有的AI检测工具会“误判”？“如果把AI文🕐本检测看作一场考试，那么现有检测方🛢法就❎好比机械刷题、死记硬背答案的固🌠定套路，难以学会答题逻🗒辑，一旦🎻遇到全新难题，准确率就会显著下降。”论文第一作者、南开大👤学计算机学院计算机科学〰卓越班2023级本科🍼生付嘉晨解释道，“要想实现通用检测，理论上需收集所有大🎷模型的数据进行训练，但这在大模型🔷迭代飞速的今天几乎📶不可能。” 　　让检测器学会“举一反三”，提升其泛化性能，是增强AI文本检测能力🚇的关键。为此，研究团队💠另辟蹊径，提出DDL方法，通过直接优化🎻模型预测的🚝文本条件概率差异与人为设💙定的目标值之😞间的差距，帮助模型学习AI文本检测的内在🤒知识。这种方法可精🚽准捕捉人机文本间的🈳深层语义差异，从而大幅提升🔍检测器的泛化能🔖力与鲁棒性。 　　“使用DDL训练得到👢的检测器如同有了‘火眼金睛’，即便只‘学习’过DeepSeek-R1的文本，也能精准识别❎像GPT-5这样最新大模型⛓生成的内容。”付嘉晨说。 　　团队还提出了一🔍个全面的测试🧡基准数据集MIRAGE，该数据集使用13种主流的商用🎀大模型以及4种先进的开源大模型，生成了接近10万条“人类—AI”文本对。 　　“MIRAGE是目前唯一聚焦商用大语言模🤰型检测的基准数据集。如果说之前的基准数🔔据集是由少且能力简单的🛏大模型命题出卷，那么MIRAGE则是由17个能力强大的大模❕型联合命题，形成一😫套高难度、又有代表🗄性的检测试卷。”论文通讯作者、南开大学🍕计算机学院副教授郭春乐说。 　　在MIRAGE的❓测试结果显示，现有检测器的准🍟确🚋率从在简单数据集上的90%骤降至约60%；而使用DDL训练的检测器仍📉保持85%以上的准确率。与斯坦福大学提出的AI生成文本🈺检测工具DetectGPT相比，使用DDL方法训练的🤢检测器性能提升71.62%；与马里兰大学、卡内基梅😞隆大学等共同提出的AI生成文本检测方法Binoculars相比，性能提升68.03%。 　　“AIGC发展日新月异，我们将持续迭代升级🔙评估基准和技术，致力于实现更快、更准、更低成本的AI生成文本检测。”研究团队负责人、南开大学计算机📻学院教授李🔴重仪说。（科技日报）

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（青岛日报／观海新闻记者 安達有里）